PythonLe GIL en Python : qu'est-ce que c'est et son impact
Comprendre le Global Interpreter Lock de CPython, pourquoi les threads n'accélèrent pas le code CPU-bound, quand utiliser threading, multiprocessing et le build free-threaded.
Empaqueter et publier un package Python sur PyPI
Guide pour empaqueter une bibliothèque Python avec pyproject.toml, construire une wheel, tester sur TestPyPI et publier sur PyPI avec un token ou Trusted Publishing.
multiprocessing en Python pour les tâches lourdes CPU
Pourquoi le threading n'accélère pas le code lourd CPU, et comment utiliser multiprocessing, Pool, ProcessPoolExecutor pour exploiter tous les cœurs CPU.
Logging en Python : configuration pour production
Configurer le logging Python pour la production : logger par module, dictConfig, log JSON, request_id avec contextvars, QueueHandler et test avec caplog.
pathlib à la place de os.path: gérer les chemins modernes
Utilisez pathlib.Path au lieu de os.path et os pour concaténer, scinder, lire, écrire et parcourir les fichiers. Avec tableau de comparaison, tests pytest et pièges courants.
Gérer les exceptions en Python correctement
Comment utiliser try/except/else/finally, définir des exceptions personnalisées, raise from, logging, ExceptionGroup et comment tester les exceptions avec pytest.
Pydantic v2 : valider les données d'entrée en Python
Comment utiliser Pydantic v2 pour valider les données d'entrée : BaseModel, Field, field_validator, model_validator, mode strict, TypeAdapter et tests avec pytest.
FastAPI : construire une API REST avec validation
Construisez une API REST avec FastAPI et Pydantic v2 pour bloquer les données invalides dès l'entrée, personnaliser les erreurs 422 et écrire des tests avec pytest.
Écrire des tests avec pytest et les fixtures en Python
Guide pour écrire des tests avec pytest, utiliser les fixtures pour préparer les données, nettoyer les ressources, partager via conftest.py et paramétrer les tests.
List, dict, set comprehension en Python : code concis et lisible
Comment utiliser les list, dict et set comprehensions et les expressions de générateur en Python pour un code concis et lisible, avec les erreurs courantes et quand revenir à la boucle for.
Context manager et l'instruction with en Python
Comprendre comment l'instruction with fonctionne, écrire votre propre context manager avec une classe ou contextlib, gérer les exceptions correctement et éviter les erreurs courantes.
Virtual environment, pip et pyproject.toml en Python
Comment créer un virtual environment, gérer les packages avec pip et déclarer un projet Python avec pyproject.toml, avec des exemples fonctionnels et les erreurs courantes.
Décorateurs en Python : du basique aux paramétrés
Découvrez les décorateurs Python : de la syntaxe @, aux closures, functools.wraps, jusqu'aux décorateurs paramétrés et les décorateurs basés sur une classe.
Generator et yield en Python: traiter gros fichiers sans RAM
Découvrez les generators, yield et comment traiter des fichiers énormes ou des flux de données sans charger tout en mémoire.
asyncio ou threading ? Bien choisir en 3 questions
Distinguez asyncio et threading en Python grâce à 3 questions pratiques pour choisir le bon modèle de concurrence selon votre cas d'usage.
dataclasses : classes de données compactes en Python
Découvrez le module dataclasses de Python pour écrire des classes de données concises, qui génèrent automatiquement __init__, __repr__, __eq__ sans boilerplate.
Type hints dans Python et vérification avec mypy
Découvrez comment utiliser les type hints pour rendre votre code Python plus clair, et utilisez mypy pour détecter les erreurs de type avant l'exécution.